为了更好地了解肠道微生物组在IBS症状中的作用，研究人员收集了来自IBS成人患者和健康对照组的粪便和黏膜标本。
在探索集中，他们用16S核糖体RNA靶向焦磷酸测序分析了来自110名IBS患者和39名健康对照者的232个粪便样本和59个黏膜活检标本。
然后他们在验证集中分析了来自29名IBS患者和39名健康对照者的46份粪便样本。
他们还测量所有参与者排出的氢气（H2）和甲烷（CH4）、口肛转运时间及心理和胃肠道症状的严重程度，用定量聚合酶链反应检测粪便中的产甲烷菌，并用数值生态学分析和机器学习程序—“计算统计方法”—来评估数据。
首先，他们发现，虽然结构不同，粪便和粘膜菌群密切相关（P＜0.001）。
经典的生态描述性方法显示，对照组、IBS患者、IBS亚型与根据症状严重程度分层的患者之间微生物丰富度或变异性之间无差异。然而，机器学习程序允许研究人员“通过将其结合为一个共识微生物特征，降低[操作分类单元（OTU）]复杂性。”
他们在验证集中证实这种微生物特征与IBS严重程度相关，AUC为0.64，这表明“将OTUs确定为IBS严重程度的微生物特征是稳健的。”
最后，利用该特征，调查者确定，IBS症状的严重程度与微生物的丰富度、呼出的甲烷、产烷生物的存在和梭菌属或普氏菌富集的菌群呈负相关。
研究人员指出，饮食和药物似乎并没有显著影响微生物的特征。
文献来源：Identification of an Intestinal Microbiota Signature Associated With Severity of Irritable Bowel Syndrome.Gastroenterology 2017 Jan;152(1):111-123.e8 PMID:27725146
（责任编辑：sgx）
